Labelbox est une plateforme d’annotation de données conçue pour optimiser la création de jeux de données de haute qualité à destination des modèles d’apprentissage automatique. Elle s’adresse aux data scientists, ingénieurs en machine learning et équipes IA dans des secteurs variés tels que la santé, l’analyse géospatiale ou les systèmes autonomes. La plateforme prend en charge divers types de données : images, vidéos, texte, audio, documents et données géospatiales. Ses fonctionnalités clés incluent l’annotation assistée par l’IA, des workflows personnalisables et des outils collaboratifs, afin d’augmenter la productivité et la précision des annotations.

Quelles sont les fonctionnalités principales de Labelbox ?

Annotation assistée par l’intelligence artificielle

Labelbox intègre l’IA pour automatiser et accélérer le processus d’annotation. Grâce à l’annotation assistée par modèle, la plateforme pré-annote les données, permettant aux annotateurs humains de se concentrer sur la validation et l’ajustement.

• Pré-annotation : Utilisation de modèles existants pour générer des étiquettes initiales.

• Annotation automatique : Application de labels basée sur le contenu, les métadonnées ou des embeddings textuels.

• Intégration de modèles : Utilisation de modèles génériques ou spécifiques pour des tâches précises d’annotation.

Outils d’annotation personnalisables

Labelbox offre une suite d’outils d’annotation configurables pour s’adapter aux différents types de données et besoins projet. Les utilisateurs peuvent les adapter à leur propre ontologie et à leurs schémas de classification.

• Annotation image et vidéo : Boîtes englobantes, polygones, points clés, segmentation.

• Annotation de texte : Reconnaissance d’entités, classification, analyse de sentiment.

• Annotation audio : Transcription, classification, segmentation.

• Annotation géospatiale : Annotation d’images satellites ou aériennes.

Contrôle qualité intégré

La plateforme propose des mécanismes de contrôle qualité pour garantir la fiabilité des annotations, en évaluant leur cohérence et leur précision.

• Score de consensus : Évaluation de l’accord entre annotateurs pour mesurer la fiabilité des labels.

• Étalonnage : Comparaison avec un standard de référence pour détecter les écarts.

• Workflows de validation : Étapes de relecture multiples pour vérifier les annotations.

Gestion de projet collaborative

Labelbox facilite la collaboration entre membres d’équipe grâce à des fonctionnalités de gestion de projet et de communication tout au long du cycle d’annotation.

• Accès basé sur les rôles : Permissions définies selon les fonctions des utilisateurs.

• Répartition des tâches : Distribution organisée des tâches d’annotation.

• Suivi d’avancement : Visualisation en temps réel de la progression du projet et des performances des annotateurs.

Intégration et montée en charge

Labelbox s’intègre facilement dans les flux de travail existants en IA et est conçue pour évoluer selon la taille du projet.

• API et SDK : Intégration des fonctionnalités Labelbox dans des applications ou pipelines personnalisés.

• Infrastructure cloud : Ressources évolutives pour le traitement de grands volumes de données.

• Exportation de données : Formats compatibles avec les modèles d’apprentissage automatique.

Pourquoi choisir Labelbox ?

• Efficacité : L’automatisation et l’IA réduisent le temps d’annotation et les coûts.

• Souplesse : Des outils et workflows adaptables à tout type de données ou projet.

• Fiabilité : Des fonctions intégrées de contrôle qualité garantissent des annotations précises.

• Collaboration : Des outils de gestion facilitent le travail en équipe.

• Scalabilité : Convient aussi bien à de petits projets qu’à des déploiements à l’échelle entreprise.